INSTITUTO TECNOLÓGICO DE LÁZARO CÁRDENAS

INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

MATERIA:

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

ALUMNO:

ALBERTO BARRUETA SANCHEZ

PROFESOR:

JOSE ANTONIO LOPEZ TELLO

TRABAJO INVESTIGACION IA

SEP

DGEST SES

Contenido INTRODUCCION .............................................................................................................................. 1

Inteligencia Artificial: Definición Y Enfoques ................................................................................ 2

Técnicas Y Campos Actuales De La Inteligencia Artificial. ....................................................... 5

Desarrollos Actuales De La Inteligencia Artificial. ..................................................................... 10

CONCLUSION ................................................................................................................................ 20

GLOSARIO ...................................................................................................................................... 21

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS ............................................................................................ 22

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INTRODUCCION

En este trabajo de investigación hablaremos acerca de la inteligencia artificial se

dará un breve repaso sobre lo que es su historia. En los últimos años ha

incrementado en lo que es el diseño y la implementación de nuevos sistemas ya

que esta puede ser aplicada en distintas áreas como en análisis de datos, en la

medicina, educación, ingeniería, etc.

Algunas de las principales características que la Inteligencia Artificial tiene es que

puede resolver problemas o volver los problemas más fáciles, tiene la capacidad

de aprender te puede ayudar a saber incluso cómo piensan y actúan los humanos

y los animales.

Gracias a la Inteligencia Artificial el ser humano puede dotar a Maquinas o

sistemas para que estas sean capaces de imitar o en algunas ocasiones hasta

superar las capacidades mentales de las personas. Incluso hasta llegar a

reproducir emociones.

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Inteligencia Artificial: Definición Y Enfoques

ORIGEN

El nacimiento de la Inteligencia Artificial se sitúa en una reunión celebrada en el

Dartmouth College (Hanover, EEUU) en 1956, en la que se planteó la posibilidad

de construir máquinas inteligentes. Llama la atención que en esa fecha la

informática apenas se había desarrollado, y ya se planteaba la posibilidad de

diseñar mecanismos inteligentes. En aquella reunión se encontraban entre otros,

Claude Shannon, padre de la Teoría de la Información; Marvin Minsky, que más

tarde demostraría las limitaciones de ciertos modelos de redes neuronales;

Herbert Simón, premio Nobel de Economía quien además desarrolló el primer

programa de Inteligencia Artificial y un largo etcétera de investigadores.

DEFINICIÓN Y ENFOQUES

La inteligencia artificial (abreviada IA) es la simulación por medio de sistemas

informáticos del repertorio de actividades cognitivas del ser humano, la que,

además, ha sido usada por los investigadores como una alternativa para

profundizar y plantear nuevas teorías sobre el funcionamiento de la mente.

Las investigaciones sobre Inteligencia Artificial se remontan a la década de los 50,

época desde la cual se plantean dos paradigmas entorno a él: el enfoque

simbólico, también llamado IA clásica, y el enfoque subsimbólico, también llamado

conexionista. Las dos grandes corrientes del pensamiento tecnológico de la

cognición : el cognitivismo y el conexionismo.

Simbólicos vs. Conexionistas.

El paradigma simbólico, presente durante las décadas del 60 al 80, cree que la

mente es una máquina de procesamiento de información, en donde no interesan

los mecanismos biológicos subyacentes. Los ejemplos más significativos son los

Sistemas Expertos, los programas de resolución de problemas matemáticos o los

programas de juegos, como el ajedrez. En cambio, la corriente conexionista, que

resurgió a comienzos de los 80 con el apoyo de las neurociencias, intenta imitar el

sustrato emergente de la inteligencia, reproduciendo solamente sus propiedades

observables. Podemos decir entonces que para los simbólicos la base del intelecto

está en el software, en cambio para los conexionista éste está en el hardware.

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Sus definiciones de IA son los siguientes: Sistemas que piensan como humanos,

ciencia cognoscitiva, problema que se plantea; definir cómo piensan los seres

humanos. Sistemas que actúan como humanos; tratan de imitar el

comportamiento de un ser humano, el problema es que el enfoque es a tareas

muy concretas. Sistemas que piensan racionalmente; resuelven problemas

utilizando la lógica. Sistemas que actúan de forma racional; realizan la mejor

acción en función de las percepciones obtenidas, del conocimiento disponible y de

la medida de comportamiento. Como dificultades surgen el tipo de entorno de los

problemas y la limitación de capacidades del sistema, percepción, capacidad de

acción sobre el entorno, capacidad de procesamiento, tiempo de procesamiento.

Su comportamiento es racional, tratan los datos y conocimiento, de manera formal,

demostrable matemáticamente.

Reduce la inteligencia a lo que es intrínsecamente un computador, es decir, que la

cognición puede ser definida por el cómputo de representaciones simbólicas. Su

proyección literal es la inteligencia artificial clásica.

Para ellos la cognición es el tratamiento de la información: la manipulación de

símbolos a partir de reglas. Cuando los símbolos representan adecuadamente

algún aspecto de la realidad y su tratamiento alcanza una solución eficaz el

problema sometido, se dice que el sistema cognitivo funciona adecuadamente.

La representación del conocimiento es la técnica utilizada para representar y

organizar el conocimiento de forma que pueda ser utilizado por un SBC para la

resolución de problemas.

Existen dificultades a la hora de representar el conocimiento : No exíste una

teoría única que indique cómo organizar y estructurar el conocimiento de los seres

humanos, ni existe una única de estructurar una colección de datos en la

programación tradicional, ni técnica que permita representar los distintos tipos de

conocimiento.

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Técnicas Y Campos Actuales De La Inteligencia Artificial.

La IA es una de las disciplinas más nuevas que junto con la genética moderna es

el campo en que la mayoría de los científicos " les gustaría trabajar".

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Ingeniería del Conocimiento (Knowledge Engineering)

Concepto: La ingeniería del

conocimiento es aquella disciplina

moderna que forma parte de la

Inteligencia Artificial y cuyo fin es el

diseño y desarrollo de Sistemas

Expertos (o Sistemas Basados en el

Conocimiento SS.BB.CC).

Tópicos: La ingeniería del conocimiento

engloba a los científicos, tecnología y

metodología necesarios para procesar el

conocimiento. Su objetivo es extraer,

articular e informatizar el conocimiento

de un experto.

Concepto: Es una rama de la IA cuyo

objetivo es desarrollar técnicas que

permitan a las computadoras aprender.

Tópicos: El Aprendizaje Automático

tiene una amplia gama de aplicaciones,

incluyendo motores de búsqueda,

diagnósticos médicos, detección de

fraude en el uso de tarjetas de crédito,

análisis del mercado de valores,

clasificación de secuencias de ADN,

reconocimiento del habla y del lenguaje

escrito, juegos y robótica.

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Redes Bayesianas (Bayesian Networks)

Vida Artificial (Artificial Life).

Concepto: Es un modelo probabilístico

multivariado que relaciona un conjunto

de variables aleatorias mediante un

grafo dirigido que indica

explícitamente influencia causal.

Tópicos: Una red bayesiana se utiliza

para representar el conocimiento y el

razonamiento probabilístico de una

forma gráfica.

Concepto: Es el estudio de la vida y

de los sistemas artificiales que

exhiben propiedades similares a los

seres vivos, a través de modelos de

simulación.

Tópicos: La Vida Artificial está dentro

de las Ciencias de la Complejidad,

que estudian los fenómenos

subyacentes y comunes a todos los

sistemas complejos, como

ecosistemas, economías y culturas,

modernizándolos mediante la

interacción de elementos simples.

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Técnicas de Representación de Conocimiento

Frames

Concepto: Es un área de la

inteligencia artificial cuyo objetivo

fundamental es representar el

conocimiento de una manera que

facilite la inferencia (sacar

conclusiones) a partir de dicho

conocimiento.

Tópicos: Se usa algún tipo de lógica

para proveer una semántica formal

de como las funciones de

razonamiento se aplican a los

símbolos del dominio del discurso,

además de proveer operadores como

cuantificadores, operadores modales,

etc.

Concepto: Se denomina en inglés,

a un fotograma o cuadro, una

imagen particular dentro de una

sucesión de imágenes que

componen una animación.

Tópicos: Es un elemento que

permite dividir la pantalla en varias

áreas independientes unas de

otras, y por tanto con contenidos

distintos, aunque puedan estar

relacionados. Cada una de estas

zonas es capaz de mostrar código

HTML.

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Visión Artificial

Lingüística Computacional

Concepto: Es programar un

computador para que "entienda"

una escena o las características

de una imagen.

Tópicos: En la detección,

segmentación, localización y

reconocimiento de ciertos

objetos en imágenes (por

ejemplo, caras humanas)

La evaluación de los resultados

(por ejemplo, segmentación,

registro).

Búsqueda de imágenes digitales

por su contenido.

Concepto: Se considera una

disciplina de la lingüística

aplicada y la IA, y tiene como

objetivo la realización de

aplicaciones informáticas que

imiten la capacidad humana de

hablar y entender.

Tópicos: Sus aplicaciones son,

por ejemplo, los programas que

reconocen el habla, los

traductores automáticos.

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Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)

Minería de Datos (DataMining)

Concepto: Es la disciplina encargada

de producir sistemas informáticos que

posibiliten dicha comunicación, por

medio de la voz o del texto.

Tópicos: Es aquella orientada a

facilitar la comunicación hombre-

computadora por medio del lenguaje

humano, o lenguaje natural.

Concepto: Es el conjunto de técnicas y

tecnologías que permiten explorar

grandes bases de datos, de manera

automática o semiautomática, con el

objetivo de encontrar patrones

repetitivos, tendencias o reglas que

expliquen el comportamiento de los

datos en un determinado contexto.

Tópicos: se presenta como una

tecnología emergente, con varias

ventajas, resulta un buen punto de

encuentro entre los investigadores y las

personas de negocios.

Ahorra grandes cantidades de dinero a

una empresa y abre nuevas

oportunidades de negocios.

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Desarrollos Actuales De La Inteligencia Artificial. 1.- Supercomputadora Watson Watson es el nombre de la súper-computadora creada por IBM, capaz de reconocer el lenguaje humano --hablado o escrito y recibir información en su base de datos para luego procesar preguntas y entregar respuestas, todo de manera casi natural y por supuesto, muy inteligente. Durante el par de años desde que salió a la luz pública, este invento ha sido probado en varias áreas de desarrollo humano: la medicina, economía y hasta como contestador telefónico. Ahora, IBM cree que su máquina está lista para todo y busca expandir los campos a los que puede dedicarse, principalmente motivados por la idea de comercializar este producto y transformarlo en algo que sea parte de la vida cotidiana en pocos años más. La compañía cree, por ejemplo, que Watson puede aprender a cocinar y sugerir recetas culinarias nuevas, además de servir en el área predictiva industrial para saber cuándo una máquina va a fallar o bien ayudar al desarrollo de drogas para tratar enfermedades.

Supercomputadora IBM Watson ayudara en el tratamiento para combatir el cáncer

Toda la capacidad de la supercomputadora IBM Watson va a ser aplicada en los EE.UU. para ayudar en el tratamiento del cáncer. Esta herramienta que posee el Superordenador ha pasado de demostrar su capacidad en concursos televisivos a ser una poderosa herramienta sanitaria en apenas unos años. IBM Watson es capaz de procesar miles de datos por segundo e incluso reconocer el lenguaje humano, dicha destreza ya se aplicaba en el campo de la atención sanitaria pero cada día se descubre un nuevo campo en donde poder aprovechar esta tecnología. Watson analizó 1.500 casos de cáncer de pulmón de los registros médicos, además de millones de páginas de texto médico y científico. También es capaz de aprender cuando se le corrige por haber generado una respuesta incorrecta. Con

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todos estos datos, Watson podrá sugerir a los médicos los tratamientos con mayores probabilidades de tener éxito en cada paciente 2.- Cleverbot Es una IA que aprende a través de conversaciones con personas de diferentes

países, las cuales son almacenadas en una base de datos.

A diferencia de otros bots conversacionales, las respuestas que entrega Cleverbot

no se encuentran programadas, sino que se basan en un algoritmo que elige

frases de su base de datos. Esta aplicación "aprende" de la intervención humana:

cuando un ser humano ingresa una frase, el sistema busca todas las palabras

clave que estén relacionadas o una frase exacta que coincida con la entrada

enviada. Después de buscar a través de sus conversaciones guardadas, Cleverbot

responderá a la entrada revisando como un ser humano respondió a esa entrada

cuando se le preguntó anteriormente.

Hay opiniones que afirman que “hablar con Cleverbot es como hablar con la

comunidad colectiva de la red.” También con Cleverbot puedes tener charlas en

diferentes idiomas ya que el programa se adapta a cualquier país en el que resida

la persona y supone un gran avance en la informática del siglo XXI, ya que con

este desarrollo tecnológico se permite un desenvolvimiento de la sociedad y de la

ciencia

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3.- Robot flexible

Investigadores de la Universidad de Harvard (EE.UU.) han creado un robot

flexible, capaz de arrastrarse, cambiar su modo de avanzar y sortear obstáculos

con más facilidad que los robots móviles creados hasta ahora.

Estos robots son a menudo pesados, funcionan con bandas de rodaduras que

necesitan partes metálicas rígidas como barras, juntas, cojinetes y motores

eléctricos, y tienen un repertorio de movimiento limitado con dificultades para

moverse por terrenos difíciles.

Basado en la estructura de animales invertebrados como los gusanos, los

calamares y las estrellas de mar, que no tienen un esqueleto duro, los autores

utilizaron una técnica llamada litografía blanda para fabricar un robot cuadrúpedo

con forma de "X" que puede gatear y hacer movimientos ondulados.

Cada una de las patas del robot puede ser controlada independientemente para

lograr una serie de movimientos a través de una serie de canales de neumáticos

hacia las extremidades.

El robot flexible puede desempeñarse mucho mejor en una carrera de obstáculos

que cualquier otro robot metálicos más rígido, ya que, por ejemplo, podría

escurrirse debajo de una placa de cristal elevada dos centímetros sobre el suelo

en menos de un minuto con una serie de movimientos coordinados

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4.- BabyX, la inteligencia artificial tan curiosa como un niño Babyx es un prototipo infantil virtual, animación interactiva. Babyx es generada por

ordenador de simulación psicobiológica en fase de desarrollo en el Laboratorio de

Tecnologías Animate y es un vehículo experimental que incorpora modelos

computacionales de sistemas neuronales básicos que intervienen en la conducta y

el aprendizaje interactivos.

Estos modelos están realizados a través de avanzados modelos gráficos por

ordenador en 3D de la cara y parte superior del cuerpo de un bebé. El sistema

puede analizar las entradas de vídeo y audio en tiempo real para reaccionar ante

el comportamiento de los compañeros del cuidador o el uso de los modelos de

comportamiento.

Babyx encarna muchas de las tecnologías en los que trabajamos en el laboratorio

y está en continuo desarrollo, en sus modelos neuronales, sistemas y también el

realismo de sus gráficos por ordenador en tiempo real de detección.

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5.- Jibo el robot de 'inteligencia artificial' que quiere ser parte tu familia: cocina o

cuenta cuentos

Un robot capaz de realizar actividades cotidianas como tomar fotos, recordar citas,

pedir comida, contestar el teléfono e incluso, interactuar con las personas.

Este asistente cuenta con cámaras que tienen reconocimiento facial lo que le

permite ser útil al momento de tomar fotos, videos o al realizar una conversación.

Entre otras componentes, Jibo cuenta con micrófonos que le permiten escuchar y

procesar el lenguaje para realizar conversaciones, o dar recordatorios a los

usuarios.

Así, el prototipo cuenta con algoritmos de inteligencia artificial que le permiten

aprender, memorizar preferencias y adaptarse a la vida.

Para la creadora del “primer robot de la familia”, como Cynthia Breazeal llama a

Jibo, se trata de un asistente “amable, servicial e inteligente”, que se conecta a la

corriente eléctrica y se enlaza a dispositivos móviles y computadoras a través de

Wi-fi, así como bluetooth.

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6.- LEVAN Learning EVerything About Anything (aprender todo acerca de

cualquier cosa).

Un algoritmo que utiliza todos los datos disponibles en Internet para analizarlos,

memorizarlos y reconocerlos.

Este interesante proyecto, apodado LEVAN, puede aprender en un corto periodo

de tiempo "todo sobre cualquier cosa". Lo que es también sorprendente es que no

está supervisado por ningún humano, ya que utiliza la web por sí mismo para

aprender todo lo que necesita saber.

Para aprender oraciones comunes asociadas a un concepto particular LEVAN

monitorea frases en Google y a continuación las busca en repositorios de

imágenes web como Google, Bing y Flickr a fin de entender una acción

determinada. Por ejemplo, LEVAN 'comprende' que 'boxeo de peso pesado', 'ring

de boxeo', 'el boxeador Ali', etc, son parte del amplio concepto 'boxeo', y si

encuentra una imagen de cualquiera de esos conceptos, puede describirlos.

Hasta el momento, LEVAN ya domina 153 conceptos diferentes y más de 50.000

definiciones, y ha guardado en su base de datos más de 10 millones de imágenes

con la descripción de la acción en cada una de ellas.

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7.- CYC el proyecto de inteligencia artificial más sofisticado del mundo El objetivo de la compañía Cycorp es codificar el sentido común de los seres

humanos; y a la vez, el conocimiento general de la humanidad, para que los

ordenadores puedan utilizarlo.

Cyc se alimentó (y continua alimentándose) de decenas de millones de datos, de

los cuales dependen los seres humanos. Cyc se alimenta del conocimiento que

nos ayuda a entender nuestro mundo. El objetivo es representar toda la

información de manera formal, para que los computadores puedan “razonar” casi

como los humanos.

Es fácil suponer que toda la información la extrae de Internet, que provee de

millones de datos de las actividades, emociones y pensamientos de los humanos.

Según Cycorp, cada texto de comunicación de un ser humano a otro, está lleno de

analogías, lógica modal, creencias, expectativas, temores y cuantificadores, entre

otras variables.

Cyc, no está "programado" en el sentido convencional; más exacto es decir que

está siendo “enseñado”. Así pues, el desarrollo de Cyc se parece más a la

educación de un niño.

Haciendo analogía: cuando un autor redacta, elige explícitamente ciertas palabras

y frases; pero entre las frases hay todo tipo de elementos, que se supone que el

lector puede inferir; Cyc busca realizar esas mismas inferencias.

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8.- Bistro Inteligencia artificial para alimentar a las mascotas

Un alimentador de gatos que puede monitorear la salud del animal midiendo su

apetito y su cambio de peso ya ha logrado su meta, lo cual demuestra las nuevas

posibilidades de la inteligencia artificial en el ámbito casero y cotidiano.

El alimentador, de la compañía taiwanesa 42ARK, fundada por Mu-Chi Sung,

incorpora sensores de carga por lo que las porciones de comida y agua del

dispensador pueden ser monitoreadas. Usando la app Bistro, se puede llevar

cuenta de la historia de alimentación del gato por día, semana o mes y así obtener

un reporte de salud. El sistema puede mandar notificaciones inmediatas sobre el

cambio de la sallud de la mascota si nota que ciertos patrones cotidianos dejan de

cumplirse.

La cámara tiene un rol dual. Por una parte permite ver en tiempo real cómo se

alimenta el minino en el dispensador del alimento, y para los amantes de los gatos

con más de uno, usa reconocimiento facial para saber qué gato es el que está

alimentándose, pudiendo monitorear varias mascotas en la casa.

La empresa taiwanesa ha decidido incluso ir más allá abriendo el API del

dispensador de manera que los programadores y hackers, amantes de los gatos,

puedan programar sus propias estrategias de alimentación.

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9.- EmoSPARK Una consola - asistente que se comunica contigo a través del

móvil, televisor y otros dispositivos.

Una consola para el hogar capaz de interactuar de acuerdo a las emociones de los

usuarios, pudiendo reconocerlas a través de una combinación de análisis de

contenido y software de seguimiento facial. Además de diferenciar entre cada

miembro de la familia, para crear perfiles de cada uno, EmoSPARK también crea

un perfil e “ella” misma, construyendo así su personalidad.

Los usuarios pueden hablar con EmoSpark por medio del televisor, la tablet, o

enviarse mensajes escritos con el celular. El cubo está hecho para ir

familiarizándose con el usuario, calibrando las cosas que le gustan y las que no,

para ir haciendo recomendaciones de fotos, vídeos, o canciones, dependiendo el

estado de ánimo que pueda detectar. A medida que más se conversa con el

dispositivo, éste se vuelve más hábil en el arte de la comunicación, siempre

basándose en 8 emociones humanas básicas; alegría, tristeza, confianza, asco,

miedo, ira, sorpresa y expectación, dándole empatía al razonamiento.

En cuanto a las características técnicas del sistema, la unidad EPU que se

encarga del reconocimiento facial y la lógica de la empatía, es un chip

personalizado de 20 MHz. EmoSpark también tiene una CPU de 4 núcleos de

1.8GHz con 2GB de memoria RAM y antena WiFi y Bluetooth.

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Google y NASA crearán Laboratorio de Inteligencia Artificial Cuántica

Google anunció que un equipo de investigación dirigido por el físico John Martinis

de la Universidad de California Santa Bárbara se unirá a la compañía para iniciar

un proyecto que desarrollará procesadores de información cuántica basados en

electrónica de superconductores.

El Laboratorio de Inteligencia Artificial Cuántica es una colaboración entre Google,

el Centro de Investigación Ames de la NASA y la Asociación de Universidades de

Investigación Espacial (USRA, por sus siglas en inglés) para estudiar la aplicación

de la optimización cuántica relacionada con la inteligencia artificial.

"Con un grupo de hardware integrado, el equipo cuántico de AI (inteligencia

artificial) ahora podrá aplicar y probar nuevos diseños para la optimización

cuántica y procesadores de deducción basándose en recientes comprensiones

teóricas, así como en nuestras enseñanzas de la arquitectura cuántica D-Wave",

dijo el director de ingeniería de Google, Hartmut Neven, en su blog.

Google, que está trabajando en proyectos como los autos automáticos y robots,

se ha centrado en los últimos años en la inteligencia artificial.

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CONCLUSION

La inteligencia artificial es de gran ayuda ya que con ella se pueden

crear maquinas o programas que ayuden en gran parte al ser humano

o incluso hasta convivir con nosotros como lo es en que en el caso de

Jibo un robot capaz de realizar actividades cotidianas como tomar

fotos, recordar citas, pedir comida, contestar el teléfono.

La inteligencia Artificial la utilizamos todos nosotros en algunos casos

en lo que ni si quiera nos damos cuenta como lo son por ejemplo en

algunos aplicaciones.

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GLOSARIO Conexionistas: “corriente que resurgió a comienzos de los 80 con el apoyo de las

neurociencias, intenta imitar el sustrato emergente de la inteligencia,

reproduciendo solamente sus propiedades observables.”

Conexionismo es un conjunto de enfoques en los ámbitos de la inteligencia

artificial, psicología cognitiva, ciencia cognitiva, neurociencia y filosofía de la

mente, que presenta los fenómenos de la mente y del comportamiento como

procesos que emergen de redes formadas por unidades sencillas interconectadas.

La psicobiología o biopsicología, también conocida como neurología del

comportamiento, es la aplicación de los principios de la biología al estudio del

comportamiento de los animales, incluidos los humanos.

Red neuronal artificial son un paradigma de aprendizaje y procesamiento

automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los

animales.

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REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

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2011

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http://tecnowebstudio.com/supercomputadora-ibm-watson-ayudara-en-el-

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http://www.fayerwayer.com/2014/02/emospark-un-proyecto-de-inteligencia-

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http://www.eluniversal.com.mx/ciencia/2014/google-nasa-inteligencia-artificial-

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